无线传感网络(Wireless Sensor Network,WSN)是由部署在监测区域内的大量传感器节点以无线通信的方式互连组成,采集监测数据并将其最终传输给用户的一种网络。无线传感网络节点部署方便、监测范围广,在军事、医疗、环境监测等方面有广泛应用。无线传感器通常用于监测环境恶劣的区域,因此良好稳定的路由算法就尤为重要,虽然目前有很多路由算法已经有了良好的效果,但是在路径评价、网络均衡性方面仍然存在一些不足。任播技术在均衡网络负载方面有着广泛的应用前景,在路由算法、可扩展性、安全性等方面取得了一定成果。针对目前无线传感网络路由算法的不足,本文结合任播技术对路由算法进行改进和设计,以延长网络生存期、均衡网络负载,同时一定程度上保证算法的稳定性和扩展性,主要研究内容如下:针对现有路由算法路径评价模型进行改进,提出基于能量和跳数优化的WSN任播路由算法(AREO算法)。AREO算法引入区域划分,减少路径交叉和传递碰撞问题;利用节点剩余能量和路径跳数设计路径权重模型对路径进行综合评价;利用任播技术将数据包按照不同权重分发给不同路径进行传输,均衡网络负载。仿真实验表明,AREO算法可以有效延长网络生存期、均衡网络负载,而且在部分节点死亡时,仍可以保证算法的相对稳定,在不同通信半径、不同发送节点比例下也可以有良好性能,有较好的扩展性。针对AREO算法中出现单一情况下最优权重调节参数查找较复杂的问题,引入了灰狼优化算法(GWO),对收敛因子和系数向量进行改进,提出了改进的灰狼优化算法(IGWO算法)。仿真实验表明,IGWO算法在小种群情况下可以保证有较快的收敛效果和较高的寻优精度。针对单一环境下的AREO算法应用,将IGWO与AREO算法结合,提出基于改进灰狼算法优化的AREO算法(IGAREO算法),便于快速查找最优权重调节参数。仿真实验表明,IGAREO在缩短查找时间的同时提高了精度,保证了AREO发挥最佳性能。IGAREO算法确定了更好的权重调节参数,使得网络生存期更长且网络均衡性更好。